Patient‐reported outcome measures in pediatric epilepsy: A content analysis using World Health Organization definitions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient-reported outcome (PRO) measures that assess the effect of epilepsy on children's lives include the concepts of health, health-related quality of life (HRQOL), and quality of life (QOL). They also contain varied health and health-related content. Our objectives were to identify what generic and epilepsy-specific PRO instruments are used in childhood epilepsy research and to make explicit their conceptual approach and biopsychosocial content. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO were searched from 2001 to 2011 for PRO measures used in pediatric epilepsy. Measures were analyzed on an item-by-item basis according to World Health Organization (WHO) definitions of QOL and the International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY) biopsychosocial health framework to distinguish the conceptual approach within each measure. The health content analysis coded each item according to specific ICF-CY components of body function, activity and participation, environment, or personal factors to determine the health content for each measure. RESULTS: Three generic and 13 epilepsy-specific PRO measures were identified; 10 of 16 measures utilized a biopsychosocial health approach rather than an HRQOL or QOL approach. Content analysis showed that in 11 of 16 measures, >25% of the items represented participation and activity components of the ICF-CY, whereas a high proportion of environment items were found in only one epilepsy-specific measure. SIGNIFICANCE: This comprehensive review provides information aiding clinicians and researchers in the selection of the appropriate PRO instruments for children with epilepsy on the basis of content. Most epilepsy-specific and generic PROs use a biopsychosocial health approach as opposed to a subjective HRQOL/QOL approach to measurement. Clinicians and researchers must be aware of these concepts and content when intending to measure outcomes validly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».